Prof. Dr. Hans W. Griepentrog

Institut für Agrartechnik, StuttgartVerfahrenstechnik in der Pflanzenproduktion

Precision Farming –Potenziale für eine produktive und ressourcenschonende LandwirtschaftLandwirtschaft 4.0 in Sachsen, 19. Oktober 2016

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Wie sieht die Zukunft aus?

Source: thechinainvestors.com

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Gliederung

■ Einleitung■ Applikationstechnik

□ Standraumverteilung□ Pflanzenschutz□ Bodensensorik□ Kleinräumigkeit□ Mehrparametrisch

■ Robotik■ Vernetzung■ Datenschutz■ Fazit

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EINLEITUNG

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EINLEITUNG - Definition BegriffeIndustrie 4.0

■ Mechanisierung□ Wasser- und Dampfkraft

■ Massenfertigung□ Fließbänder und elektrische Energie

■ Automatisierung□ Einsatz von Elektronik und IT

■ Industrie 4.0□ Verzahnung der industriellen Produktion mit

modernster Informations- und Kommunikationstechnik

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EINLEITUNG - Definition BegriffeProduktionsbedingungen

■ Industrie 4.0□ Hochkomplex, aber Produktionsbedingungen konstant und steuerbar

(deterministisch)■ Farming 4.0

□ Hochkomplex, aber Produktionsbedingungen nicht konstant und z.T. schwer vorhersehbar (nur teilweise deterministisch & hoher Anteil stochastisch)

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EINLEITUNG - Definition BegriffeLandwirtschaft 4.0

■ Mechanisierung□ Steigerung Produktivität

− Werkzeuge, Diesel- & Elektromotoren

■ Grüne Revolution□ Intensivierung der Produktion

− Chemische Betriebsmittel, Züchtung etc.

■ Biotechnische Revolution□ Anpassung an Produktionsbedingungen

− Biotechnische Verfahren, Marker, gesteigerte Selektion etc.

■ Precision & Smart & Digital Farming□ Optimierung komplexer Systeme

− Anwendung von Informations- & Datentechnologie

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EINLEITUNG - Definition Begriffe

■ Precision Farming□ Optimierung von Wachstumsbedingungen

(Sensorik & Applikationstechnik)

■ Smart Farming□ Entscheidungsunterstützung

(Fusion & Analyse von Information,‚Drowning in Information‘)

■ Digital Farming & Farming 4.0□ Internet der Dinge & Vernetzung & Big Data

Digital Farming

Smart Farming

Precision Farming

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STANDRAUM-VERTEILUNG

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STANDRAUMVERTEILUNG - Vorteile

■ Variierende Qualität der Standflächenverteilung:□ Ressourcen wie Nährstoffe und Wasser sind häufig nicht gleichmäßig

den Kulturpflanzen zugeteilt□ Intraspezifsche Konkurrenz beginnt früh während der Vegetation□ Unterdrückung von Unkraut ist stark abhängig von der räumlichen

Struktur des Bestandes□ Unterschiedliche Beschattung beeinflusst Bodenfeuchte

■ Die Standflächenverteilung wird hauptsächlich bestimmt von den Parametern□ Abstand zwischen den Reihen (Reihenweite) und □ Verteilung der Pflanzenabstände in der Reihe (Längsverteilung).

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Index Streckung Standflächen - Reihenweite/Mittl. Abstand in der Reihe0,0 1,0 2,0 3,0 4,0 5,0 6,0

Läng

sver

teilu

ngG

leic

hmäß

igke

it Ab

stän

de (V

K)

1,4

1,2

1,0

0,8

0,6

0,4

0,2

0,0

Mais

Getreide

Rüben

RapsBreit-saat

IdealeVerteilung

STANDRAUMVERTEILUNG –Gleichmäßigkeit der Bestände

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CHEM. PFLANZENSCHUTZ

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PFLANZENSCHUTZ - Effizienz - Micro-Sprayer

Source: Soegaard & Lund, 2006

Dosierung:1 [µg] pro UK-Pflanze * UK-Dichte 100 pro m2 =

1 [g/ha]

- Solanum nigrum- Two-leaf stage

Array matrixca. 10 x 10 cm

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BODENSENSORIK

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BODENSENSORIK - Oberboden

Quelle: GEOPROSPECTORS, 2015

■ Topsoil Mapper – Echtzeit-Messsystem zur berührungslosen Erfassung von beispielsweise Verdichtung, Wassersättigung und Bodenart.

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KLEINRÄUMIGKEIT

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KLEINRÄUMIGKEIT - Elektrische Leitfähigkeit –Soil Electric Conductivity (SEC)

Nugget(mS/m)2

Sill(mS/m)2

Nugget/ Sill Ratio

(%)

Range (m)

Model MCD(m)

Egeskov 4.0 32.0 12.5 210 Spher. 96Nibe 2.0 35.0 5.7 189 Spher. 78Odder 1.0 18.5 18.5 140 Spher. 58Spørring 0.1 3.5 2.9 39 Spher. 16Tappernøje 2.0 - - - Linear -Tommerup 1.0 27.0 3.7 90 Expo. 59Viborg 0.7 6.4 10.9 64 Spher. 29Aarhus 0.0 270.0 0.0 135 Expo. 86

MCD: Mean Correlation Distance

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KLEINRÄUMIGKEIT - Spektrale Reflexion Bestand -Canopy Light Reflection (CLR)

Nugget(-)

Sill(-)

Nugget/ Sill Ratio

(%)

Range (m)

Model MCD(m)

Egeskov 0.00 0.315 0.0 56 Spher. 22Nibe 0.38 0.780 48.7 75 Spher. 52Odder 0.00 0.260 0.0 124 Spher. 80Spørring 0.00 0.199 0.0 41 Spher. 16Tappernøje 0.00 0.001 0.0 44 Spher. 17Tommerup 0.00 0.360 0.0 38 Spher. 15Viborg 0.00 0.600 0.0 36 Spher. 14Aarhus 0.00 0.158 0.0 40 Spher. 16

MCD: Mean Correlation Distance

MCD: Mean Correlation Distance

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KLEINRÄUMIGKEIT -Skalierung der Wachstumsbedingungen

Source: Ettema & Wardle, 2002

Mikro-Gradienten (<1m):Wurzeln & andere organische Komponenten,Bodenstruktur, Nährstoffe

Teilschlag-Gradienten (1-10m):Wühlschäden, individuellePflanzen und UK-Nester

Feld-Gradienten (10-100m):Textur, Humus, Topografie, Vegetation

Umweltfaktoren Störungen Populationsprozesse

VermehrungMortalitätAktive AusbreitungKryptobioseKonkurrenzRaubMutualismus

PassiveVerteilung

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MEHR-PARAMETRISCH

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MEHRPARAMETRISCH - IKorrelationen Pflanzen- & Bodeneigenschaften

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MEHRPARAMETRISCH - IIKorrelationen Pflanzen- & Bodeneigenschaften

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MEHRPARAMETRISCH – IIIKorrelationen Pflanzen- & Bodeneigenschaften

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MEHRPARAMETRISCH - Generell

■ Pflanzenwachstum = f (N, P, K, Wasser, Licht, pH ...)

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MEHRPARAMETRISCH –Wechselwirkung Prozessparameter

N in kg ha-1

Source: Berntsen et al. 2006

Stickstoffdüngung = f (Biomasse, SEC)SEC: Soil Electric conductivity

Andere Parameter: Triebdichte, Wachstumsstadien, pH-Wert, UK-Verteilung etc.

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MEHRPARAMETRISCH –Beschreibung der Wechselwirkungen

1 2

Wechselwirkungenn = 2 – 3 – 4 – 5 – 6 – 7 – 8 - …w= 1 – 3 – 6 – 10 – 15 – 21 – 28 - …

Metcalfe‘s law: w = n(n-1)/2

1 2

3

1 2

3 4

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ROBOTIK

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ROBOTIK -3D-Rahmen für Kartierung & Applikationen

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ROBOTIK -Sensorik in Mais - LIDAR

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ROBOTIK – Indiviuelle Pflanzenbehandlungen

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VERNETZUNG

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■ Intern:□ Betrieb□ Prozesse□ Maschinen

■ Extern:□ Betrieb□ Geschäftspartner□ Internet

■ Bedingung:Gute Tele-Kommunikations-strukturen

Betrieb

KommerzielleDaten-Plattformern(z.B. Cloud)

Sensoren Schlagdaten-erfassung

Echtzeit-beurteilung

Betriebs-Datenbank

(FMIS)

EinhaltungStandards

Lohnunternehmer/Berater

Landwirtschafts-ministerium

Source: FutureFarm

VERNETZUNG -Intern & extern

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VERNETZUNG -Zukünftiger Betrieb

Source: VDMA 2016 Landwirtschaft 4.0

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DATENSCHUTZ &-SICHERHEIT

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Datenschutz & -sicherheit: Beispiel ErtragskartierungLohnunternehmer drischt für Landwirt Piepenbrink. Maschine ist mobil vernetzt mit Herstellerserver. Schlag- und Ertragsdaten werden erfasst.

Wem gehören die (Ertrags-)Daten?

1 - Dem Landmaschinenhersteller, Betriebsdaten von Maschinen werdengenutzt für Diagnose und Wartung.

2 - Dem Mähdrescherfahrer, da personenbezogene Daten (‚Recht auf informationelle Selbstbestimmung‘)

3 - Dem Landwirt, sein Betriebsgeheimnis, seine Betriebs- und Geschäftsdaten

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FAZIT

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FAZIT – Digitale Landwirtschaft

■ Steigerung der Effizienz der Ressourcennutzung□ Effekte auf Umwelt, Ökonomie und Produktqualität (Food Safety)

■ Robotik wird kommen□ … insbesondere in Kombination mit den Sonderkulturen und

dem Ökolandbau

■ Der Landwirt bleibt trotz der Automation ein wichtiger Teil des Managementsystems□ … durch Automatisierung mehr Zeit für das Wesentliche

■ Risiken des Datenmissbrauchs□ Datensicherheit muss gegeben sein□ Datenschutz evtl. vom Gesetzgeber nachgebessert

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ENDEVielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!